ユーザー企業のビジネスにとってITは必要不可欠な情報インフラとなっている。だが同時に、ユーザーの利便性向上とITコスト削減という慢性的な課題に悩まされている。ERPを使うことで業務は本当に楽になるのか、それは働き方の変革にまで寄与するものなのか。

　ワークスアプリケーションズが2015年12月にリリースした「HUE（ヒュー）」は、あたかもコンシューマー向けIT製品のようなユーザビリティとスピードを提供することを目的として開発されたマルチクラウド対応型次世代ERP製品だ。「0.1秒」という応答時間は、エンドユーザーの生産性を大いに高める可能性を感じさせる。

　また、企業は生き残りをかけて新たなビジネスモデルを創出したり、既存のビジネスモデルを変革したりする必要に迫られている。そのためには従来型の記録のためのシステムだけでなく、社内外のコラボレーションを支援する、あるいはソーシャルメディアなどからの非構造化データまで取り込めるような仕組みが必要だ。いわゆる「システムオブレコード（SoR）」から「システムオブエンゲージメント（SoE）」への変化だ。

　「SAP S/4HANA」は、SAPが23年ぶりにアーキテクチャを刷新して生まれた次世代ERP製品だ。同社はデータベース構造から見直しを図り、インメモリデータベース「SAP HANA」に最適化したことでデータの処理速度を高めた。またユーザーインタフェースとユーザーエクスペリエンスにも大きく手を加え、機械学習エンジンとも連携することで操作画面は単なる入力ツールではなくなった。そこでは常にリアルタイムな情報が提示され、ユーザーにさまざまな気付きを与える。ERPの画面を起点として次のアクションを起こせるだろう。

　それでは各製品の具体的な特徴を見ていこう。

人工知能搭載を掲げる「HUE（ヒュー）」

分散型データベースを採用して、0.1秒の応答速度を実現

　ワークスアプリケーションズといえば、ERPパッケージ「COMPANY」で1100社以上の導入実績を持ち、ノーカスタマイズでの導入や無償バージョンアップの提供などで企業のITコスト削減に寄与してきた。そんな同社が次世代ERPとしてリリースしたHUEの開発は「処理速度を圧倒的に高めること」、具体的にはレスポンスタイム0.1秒の実現を目標とすることから始まった。

　一般的なエンタープライズ向けシステムの性能評価では、1秒以内のレスポンスタイムが標準とされる。だが、既にコンシューマーITの世界ではその10倍から100倍の速度で性能評価が行われている。また、ある研究論文によると「人間が一瞬だと感じる時間は0.1秒」ともいう。

　だが、一般的なリレーショナルデータベース（RDB）ではパフォーマンスに限界があり、0.1秒の世界を実現できない。そこでオープンソースの分散データベース管理システムであるCassandra（カサンドラ）を採用した。これはもともと大容量データを格納するためにFacebookで開発されたテクノロジーだ。DB自体を分散して並列処理を行うことで、RDBの約30～50倍の性能向上を達成した。

　分散型DBの問題はデータの整合性、つまりトランザクション処理の前提となるACID特性をどう確保するかだ。そこで独自のトランザクション管理システム「Barbatos（バルバトス）」を開発し、分散環境におけるデータの整合性を保証した。

　さらに処理速度の高速化には、同じく独自開発の画面描画エンジン「Forneus（フォルネウス）」が貢献する。データ通信の方法に独自の工夫を凝らし、Webブラウザへの描画速度を従来の5倍へと高めた。このようなテクノロジーを駆使することで、HUEは0.1秒という応答速度を達成している。

人工知能がユーザー業務を先回りしてフォロー

　今後、知識労働は人工知能（AI）に置き換わっていくだろう。ワークスアプリケーションズでも同じ前提に立っている。つまり経理や労務管理などの処理プロセスを定型化できる業務はAIが代替するだろうということだ。

　HUEに搭載したAIは、エンドユーザーのインプットを学習する。いつ、どのユーザーが、どんな業務シーンで、どんな処理を行ったのかというシステム内に蓄積されたビッグデータを解析することで、ユーザーにより精度の高いサジェストを与える。例えば、承認すべき書類がたまっていたら優先順位を付けて自動選別を行い、マネジャーに対して“確認した方がいいですよ”と教えてくれるのだ。

　もっとシンプルにAIの搭載で大きな恩恵を受けることができるのが入力業務だ。ユーザーが一文字入力するだけで、過去に登録された情報から適切だと思われる候補が次々と提案され、それを選択するだけで業務処理が完結する。究極的にはエンドユーザーによるキーボードでの入力作業が限りなくゼロに近くなるという。

　HUEは、予測と提案、そしてこの2つを高度化するための学習という3つのプロセスをループさせ、エンドユーザーの「有用なパートナー」として機能することを目指したERPである。

COMPANYからHUEへの移行は？

　既にCOMPANYを導入している企業にとっては、移行ロードマップが気になることだろう。ワークスアプリケーションズでは、国内外を問わずHUEへの移行は2020年をめどに終わらせることを打ち出している。HUEに搭載されたAIは、既存システムからのスムーズなデータ移行にも役立つという。

　だが、ユーザー企業側で留意しておくべきポイントもある。そもそもAIという技術は、学習ありきで効果も上がっていくものだ。移行時には既存システムと併存させる形でHUEを育てておき、どこまで学習させたタイミングでサービスインするかの決断がユーザー企業に求められる。さらには稼働後もHUEに学習させ続けるために、ユーザーが正しくシステムを使っていくことが求められる。単に以前のシステムと同じアウトプットが得られるだけでは、HUE本来のメリットは享受できないだろう。

23年ぶりのアーキテクチャ刷新「SAP S/4HANA」

SAP HANAに合わせてアーキテクチャを再構築

　SAPが提供するインメモリデータベース「SAP HANA」は、カラムストア技術を使って大量のデータをより高速に処理することを可能した。HANAでは全てのデータ処理をメモリ上で処理するためディスクのインプット／アウトプットがなく、処理速度の大幅なアップを実現する。既に同社では以前から提供しているERP製品のデータベース部分をHANAに置き換えた「SAP Business Suite powered by SAP HANA（Business Suite on HANA）」という製品を提供しているが、さらに一歩進めてHANAに合わせてアーキテクチャを刷新したものが次世代ERP製品「SAP S/4HANA」だ。

　一般的なERPパッケージでは、ユーザーからのリクエストに1秒以内に応えるために集計用のテーブルを持っている。しかし、瞬時にリクエストを処理してレスポンスを返すHANAのパワーを活用するSAP S/4HANAに集計用テーブルは不要だ。これはデータ活用を真の意味で「リアルタイム」に近づける。

　集計用のデータテーブルを用いるということは、データが発生してからそこに反映されるまでタイムラグが生じるということでもある。より具体的にいえば、工場でまさに今、生産できている在庫総数と、各工場から寄せられた在庫データを夜間バッチで集計したERP上の在庫総数は一致しない。つまり今まではデータが発生している現実の世界と、データを活用するためのERPの世界の間にズレがあったわけだ。

　従来のERPは、製品開発、製造、流通、販売、保守といった各システムに蓄積されたデータを「水平連携」するものであった。だが、今後はセンサーデバイスやソーシャルメディアなど「現場」で発生し続けるデータをリアルタイムに吸い上げる「垂直連携」も現実的なものとなる。

図1　データの発生と活用をリアルタイムに実現するSAP S/4HANA（資料提供：SAPジャパン）

直観的なユーザーインタフェースとユーザーエクスペリエンス

　HANAばかりに目が向くが、新たなユーザーインタフェース「SAP Fiori」にも注目したい。SAP S/4HANAの画面は、単なる入力画面でも経営者向けのダッシュボードでもない。現場のエンドユーザーに気付きを与え、データが指し示す意味を次のアクションに結び付ける。

　具体的に見てみよう。1つの画面上には各種システムへアクセスするためのパネルを複数配置できる（図2）。複数のデータソースから必要なデータをリアルタイムに取り出し、加工し、表示する。こう書いてしまえば簡単そうに思えるが、これを簡単に実現しているERP製品は数少ない。

図2　システムと情報へのアクセスを一元化するSAP S/4HANAのユーザー画面例（資料提供：SAPジャパン）

　より利用イメージが伝わるような活用例を紹介したい。想定シナリオは、グローバルに展開する産業用ロボットメーカーにおける保守業務だ。この企業では、全世界の顧客企業の工場にロボットを納めており、ロボットに取り付けたセンサーから上がってくるデータをリアルタイムに収集、分析することで、その稼働状況をモニタリングしている。

　あるとき、ダッシュボード上の世界地図にアラート表示が出る。管理者はそれをクリックしていくことで、どの国のどこの工場にあるどのロボットのどこの部品に取り付けたセンサーから送られたアラートなのかをドリルダウンで知ることができる。

　今回のケースでは振動センサーが事前に設定した範囲を超えたという警告を送ってきたことが分かった。この画面では同時に「この状態が続けば3日後にはロボット本体が故障するだろう」という予測データも表示されている。これは機械学習エンジンが過去の蓄積データを分析して得た予測である。

　この状態を確認した管理者が次にやるべきことは、必要な交換部品とフィールドサービスエンジニアの手配のはずだ。場合によっては顧客と結んでいる契約の内容も確認しなければならないだろう。これらは全てダッシュボードからアクセスできる。契約を確認すると「3日以内に対応すること」と定められている。そして必要な交換部品の在庫もあった。

　だが、その地域を担当する社内のエンジニアの一覧をみると、十分なスキルを持つスタッフは予定が埋まっており、予定が空いているスタッフはスキルが足りないことが分かる。

　実はこのとき、SAP S/4HANAは「ビジネスネットワーク」から連携された情報に基づき「その地域のパートナー企業に在籍する、必要なスキルを持ち、スケジュールが空いているエンジニア」のリストを発注金額付きで用意し終わっているのだ。

図3　ビジネスネットワークとの連携例（資料提供：SAPジャパン）。パートナー企業の立地とスキル、評価を提示してくれる

　本来、時間も手間もかかる作業を即座にやってしまう。管理者はサジェストされた最適なエンジニアに仕事を発注するかどうかを決めるだけでいい。まさに現場からのデータをERPに垂直統合し、その後の請求処理もを水平統合で処理するとはこういうことだ。

SAP ERPからSAP S/4HANAへの移行は？

　現在、SAPの新規顧客のうち、SAP ERPのデータベースとしてHANAを採用する企業は90％以上だという。また、SAP S/4HANAの国内導入も進んでいる。ただし、既存のSAP ERPも2025年まで機能拡張を続けていくことを公表しており、移行はユーザー企業の判断次第で柔軟に対応する。

　SAP S/4HANAへの移行には3パターンが考えられる。1つ目は既存のERPとは別にSAP S/4HANAを新規インストールし、新しいビジネスプロセスを実現する方法。2つ目は既存のSAP ERPからSAP S/4HANAへのコンバージョン。そして3つ目が、国内外の複数拠点でERPシステムを稼働している企業がSAP S/4HANAへとシステム統合していくパターンだ。このうち、最も多いのは新規インストールで、新事業あるいは新拠点から導入してみるというケースも見受けられるという。

　いずれの場合も重要となるのは、SAP S/4HANAにどんな価値を期待するのか、自社にとってどんな変革が必要なのかを明確にすることだ。これが移行の第一歩になるだろう。

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